泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sangsthitapanda
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 统计分析, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和登船地点。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train-2.csv（训练集）、test-2.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的数据整理和标准化。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于历史事件分析、社会学研究、生存概率预测等领域的学术研究，例如探索不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等行业提供数据支持，用于风险评估和决策支持。
决策支持：支持对历史事件的深入分析，为未来类似事件的应对提供参考，例如优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同模型在预测乘客生存方面的表现，从而提升对历史事件的理解和对未来事件的预判能力。
